加载模型:首先,您需要加载训练完成的模型。您可以使用 TensorFlow 的 tf.saved_model.load() 函数加载保存在磁盘上的模型。例如: model = tf.saved_model.load("path/to/saved_model") 复制代码 准备输入数据:接下来,您需要准备要输入到模型中的数据。确保输入数据的格式与模型的输入要求一致。 运行推理:使用加载...
在训练后部署来自Tensorflow/models的推荐模型,可以通过以下步骤进行: 1. 训练模型:使用Tensorflow中的models库,选择适合的模型进行训练。根据具体的推荐场景,可以选择...
恢复模型的训练: 如果需要在推理后恢复模型的训练,可以继续进行模型的反向传播和参数更新。需要注意的是,在恢复训练前需要将模型切换回训练模式,可以使用train()方法实现: 恢复模型的训练: 如果需要在推理后恢复模型的训练,可以继续进行模型的反向传播和参数更新。需要注意的是,在恢复训练前需要将模型切换回训练模式,...